I job di addestramento personalizzato ti consentono di eseguire il tuo codice di addestramento di machine learning (ML) personalizzato in Vertex AI.
CustomTrainingJobOp
Il componente CustomTrainingJobOp
espone tutte le funzionalità della risorsa CustomJob
, per consentire l'addestramento singolo e distribuito utilizzando un'istanza ContainerSpec
o PythonPackageSpec
.
create_custom_training_job_from_component
funzione
L'utilità create_custom_training_job_from_component
converte un determinato contenitore o componente Python in un componente che esegue un job personalizzato in Vertex AI. In questo modo, la creazione di job di addestramento personalizzato
viene semplificata. Tutti gli input e gli output del componente fornito verranno copiati nell'operatore del job di addestramento creato.
Tieni presente che questa utilità crea un ClusterSpec
, in cui il nodo primario e tutti i
worker utilizzano la stessa specifica, il che significa che tutti i parametri
relativi alle specifiche di disco e macchina verranno applicati a tutte le repliche. È adatto
per i casi d'uso in cui, ad esempio, ti alleni con
MultiWorkerMirroredStrategy
o
MirroredStrategy
.
Questo componente non supporta l'addestramento del pacchetto Python CustomJob
o
l'addestramento distribuito con specifiche del pool di nodi diverse.
Riferimento API
- Per il riferimento ai componenti, consulta il riferimento SDK per i componenti CustomJob.Google Cloud
- Per il riferimento dell'API Vertex AI, consulta la pagina della risorsa
CustomJob
.
Cronologia delle versioni e note di rilascio
Per scoprire di più sulla cronologia delle versioni e sulle modifiche all'SDK Google Cloud Pipeline Components, consulta le Google Cloud note di rilascio dell'SDK Pipeline Components.
Contatti dell'assistenza tecnica
In caso di domande, scrivi all'indirizzo kubeflow-pipelines-components@google.com.